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[sas] 方差分析sas实现过程 方差分析两两比较

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发表于 2016-3-31 15:17:58 | 显示全部楼层 |阅读模式
方差分析sas实现过程 方差分析两两比较,
一、正态性检验
proc univariate normal;
class g;
var x;
run;
,
二、方差分析
1. 方差分析主要过程说明
1.1 ANOVA过程格式及使用说明
a. 过程格式
  PROC ANOVA [选项];       
CLASS  处理因素;         
MODEL 因变量=效应表[/选择项];   
MEANS 效应表 [/选择项];
b. 使用说明
  • PROC ANOVA  语句的选项主要有:


    DATA=数据集名  指明要分析的SAS数据集,缺省时SAS将使用最近建立的
    数据集.


    OUTSTAT=输出数据集  指定分析计算结果输出的数据集名.



  • CLASS语句指明分类变量,是ANOVA过程的必需语句,并且必须出现在MODEL语句之前. 分类变量可以为数值型或字符型,分类变量的个数表示方差分析的因素个数.
  • MODEL语句定义分析所用的效应模型,即方差分析的因变量和效应变量. 在方差分析过程中,关键在于定义线性数学模型,常用的模型定义语句有:




           MODEL y=a        单因素一元方差分析



           MODEL y=a b      双因素无交互作用一元方差分析


           MODEL y=a b a*b   双因素有交互作用一元方差分析



  • MEANS语句用来计算该语句所列的每个效应所对应的因变量均值,其选项用于设定多重比较的方法.

                      means 组变量:关于均值和标准差比较;
                      means 组变量/hovtest   snk  bon;方差齐性检验和分组两两比较,其中avona 过程中的比较方法有 snk 和bon ,glm过程的比较方法有Dunnett,可以指定参照组如Dunnett(‘3’):第三组为参照组。
    1.2 GLM过程格式及使用说明

             GLM 即广义线性模型(General Liner Model)过程,对于非平衡数据,应采用GLM过程.它使用最小二乘法对数据拟合广义线性模型. 该过程功能强大,可用于多种不同的统计分析中. GLM过程用于方差分析时,主要语句和使用格式与上述ANOVA过程类似 .
    2. 应用实例
    一个工厂用三种不同的工艺生产某种电池. 从三种工艺生产的电池中分别抽取5个样品,测得样品寿命的数据如下(单位小时):
    工艺1 工艺2 工艺3
    1 40 26 39
    2 46 34 40
    3 38 30 43
    4 42 28 48
    5 44 30 44

           我们要研究的指标是电池的寿命,工艺是影响寿命的一个因素,三种工艺分别是该因素的三个水平. 在试验中我们假设其它因素都处于相同的状态. 这里我们希望利用上面得到的数据来考察“工艺”的不同是否对“寿命”这个指标有影响?
    sas 输入过程
    Data  exam;
    Do  I=1 to 5;            /*每个处理下5次重复*/
    Input x@@;
    Output;
    End;
    End;
    Cards;
    40 46 38 42 44
    26 34 30 28 32
    39 40 43 48 50
    ;
    Procanova;              /*调用方差分析过程*/
    Class trt;                /*定义处理为分类变量*/
    Model x=trt;             /*定义效应模型*/
    Title ‘方差分析’;

    Run;
    sas 结果输出
    Analysis of Variance Procedure
    Dependent Variable: X
    Source    DF     Sum of Squares     Mean Square      F Value    Pr > F
    Model      2        573.33333333         286.66666667        19.77     0.0002
    Error      12       174.00000000         14.50000000
    CT          14       747.33333333
    R-Square       C.V.          Root MSE             X Mean

    0.767172      9.847982      3.80788655          38.66666667
    以上结果相当于方差分析表, F值为19.77,显著性水平为0.0002,小于0.01,说明各处理间的均值差异极显著.
    注:GLM过程与ANOVA应用过程类似,GLM过程中可以进行回归分析、方差分析、协方差分析、剂量反应模型分析、多元方差分析和偏相关分析等等,其功能之强大可见一斑。

    ,
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